Алгоритмічно-програмні засоби розпізнавання рукописних символів на зображенні

dc.citation.epage106
dc.citation.issue881
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Комп’ютерні системи та мережі
dc.citation.spage98
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorПарамуд, Я. С.
dc.contributor.authorЯркун, В. І.
dc.contributor.authorParamud, Y.
dc.contributor.authorYarkun, V.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2018-09-25T08:55:54Z
dc.date.available2018-09-25T08:55:54Z
dc.date.created2017-03-28
dc.date.issued2017-03-28
dc.description.abstractРозглянуто алгоритмічно-програмні засоби розпізнавання рукописних символів на зображенні за алгоритмом логістичної регресії та побудови штучної нейронної мережі (ШНМ). Здійснено порівняльний аналіз цих двох підходів. Виконано тестування рукописних цифр. Встановлено, що краща якість розпізнавання досягається у разі використання штучної нейронної мережі.
dc.description.abstractIn this article is considered the algorithm of logistic regression and construction of the neural network for the recognition of handwritten symbols in the image. Examples of implementation of two approaches for solving the problem of numerical recognition are given. The efficiency of using a neural network, as the provision of the most reliable recognition results, is explored.
dc.format.extent98-106
dc.format.pages9
dc.identifier.citationПарамуд Я. С. Алгоритмічно-програмні засоби розпізнавання рукописних символів на зображенні / Я. С. Парамуд, В. І. Яркун // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Комп’ютерні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — № 881. — С. 98–106.
dc.identifier.citationenParamud Y. Algorithmic and software means of handwritten symbols recognition / Y. Paramud, V. Yarkun // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Kompiuterni systemy ta merezhi. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — No 881. — P. 98–106.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/42829
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofВісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Комп’ютерні системи та мережі, 881, 2017
dc.relation.references1. Expression of images recognition [Electronic resource] / wiki. – Access mode: https://uk.wikipedia.org/wiki/Requirements recognition.
dc.relation.references2. Lukin V. E. Analysis of the use of technology of artificial neural networks as a new approach to signal processing / V. Lukin // Telecommunication and information technologies. – 2014 – P. 81–82.
dc.relation.references3. Artificial_neuronal_network [Electronic resource] / wiki. – Access mode: https://uk.wikipedia.org/wiki/New_neuronal_network.
dc.relation.references4. What is machine learning [Electronic resource] / Coursera. – Access mode: https://www.coursera.org/learn/machinelearning/supplement/aAgxl/what-is-machine-learning
dc.relation.references5. Machine learning [Electronic resource] / Coursera. – Access mode: https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/week/3.
dc.relation.references6. Backpropagation algorithm [Electronic resource] / Coursera. – Access mode: https://www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/pjdBA/backpropagation-algorithm.
dc.relation.references7. How the backpropagation algorithm works [Electronic resource] / Neuralnetworksanddeeplearning. – Access mode: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html.
dc.relation.referencesen1. Expression of images recognition [Electronic resource], wiki, Access mode: https://uk.wikipedia.org/wiki/Requirements recognition.
dc.relation.referencesen2. Lukin V. E. Analysis of the use of technology of artificial neural networks as a new approach to signal processing, V. Lukin, Telecommunication and information technologies, 2014 – P. 81–82.
dc.relation.referencesen3. Artificial_neuronal_network [Electronic resource], wiki, Access mode: https://uk.wikipedia.org/wiki/New_neuronal_network.
dc.relation.referencesen4. What is machine learning [Electronic resource], Coursera, Access mode: https://www.coursera.org/learn/machinelearning/supplement/aAgxl/what-is-machine-learning
dc.relation.referencesen5. Machine learning [Electronic resource], Coursera, Access mode: https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/week/3.
dc.relation.referencesen6. Backpropagation algorithm [Electronic resource], Coursera, Access mode: https://www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/pjdBA/backpropagation-algorithm.
dc.relation.referencesen7. How the backpropagation algorithm works [Electronic resource], Neuralnetworksanddeeplearning, Access mode: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html.
dc.relation.urihttps://uk.wikipedia.org/wiki/Requirements
dc.relation.urihttps://uk.wikipedia.org/wiki/New_neuronal_network
dc.relation.urihttps://www.coursera.org/learn/machinelearning/supplement/aAgxl/what-is-machine-learning
dc.relation.urihttps://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/week/3
dc.relation.urihttps://www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/pjdBA/backpropagation-algorithm
dc.relation.urihttp://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html
dc.rights.holder© Національний університет „Львівська політехніка“, 2017
dc.rights.holder© Парамуд Я. С., Яркун В. І., 2017
dc.subjectлогістична регресія
dc.subjectштучна нейронна мережа
dc.subjectрозпізнавання символів
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectфункція вартості
dc.subjectградієнт пониження
dc.subjectlogistic regression
dc.subjectneural network
dc.subjectsymbols recognition
dc.subjectmachine learning
dc.subjectcost function
dc.subjectgradient descent
dc.subject.udc004.032.2
dc.titleАлгоритмічно-програмні засоби розпізнавання рукописних символів на зображенні
dc.title.alternativeAlgorithmic and software means of handwritten symbols recognition
dc.typeArticle

Files

Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
No Thumbnail Available
Name:
2017n881_Paramud_Y-Algorithmic_and_software_98-106.pdf
Size:
871.59 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
Name:
2017n881_Paramud_Y-Algorithmic_and_software_98-106__COVER.png
Size:
346.51 KB
Format:
Portable Network Graphics
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.99 KB
Format:
Plain Text
Description: